1、“汗水”交棒“算法” 惜粮初心不改

　　（来源：新华日报） □ 本报记者 倪敏 李晞 霜降时节，稻香盈野。10月的最后一周，记者跟随省国资委“人工智能赋能一线”调研组进粮库、下田埂、看渔场，眼见传感器守仓温，机器人接棒重体力活，算法把“老把式”的经验沉淀为可复用数据，丰收图景正在悄然“换装”。 储粮之道向“智”而行 10月26日下午2时许，建湖县马厂第二粮库，运粮车辆络绎不绝地驶入库区。午后日头仍足，在一站式服务中心，种粮大户姜海春吹着空调等候扦检结果。

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2、WEF：2026年金融服务业人工智能行动指南

　　2026年AI对金融业的影响已经从效率工具升级为结构性变革。报告基于超过150名金融业高级领导者、100多家机构的实践，以及香港、纽约、伦敦、新加坡等地的调研讨论，核心判断是：金融机构正在从AI试点转向规模化部署，竞争焦点也由单点降本转向重塑组织、决策、客户关系与商业模式。AI的扩散速度明显快于此前互联网、个人电脑和移动通信等技术浪潮。报告引用的数据表明，全球银行客户中71%希望在主要银行App中使用AI助手，但82%要求在AI代理执行行动前获得批准。这一组数据揭示了金融AI商业化的关键矛盾：消费者愿意接受自动化，却并未将最终决策权完全交给机器。未来金融机构必须同时解决效率与信任两个变量。

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3、人工智能“闯祸”，保险赔吗

　　AI越来越能干了。它能打电话、做客服，还能分析农产品价格、辅助企业决策。可一旦AI“说错话”“算错账”，甚至给客户造成损失，怎么办？ 在近日举办的2026金融街论坛年会上，人保财险发布了人工智能应用风险综合保障方案，为人工智能服务给第三方造成的损失，以及服务提供方自身发生的费用损失提供保险保障。AI“闯了祸”，今后也有望通过保险分担损失。 在深圳，一家科技企业研发的“AI语音员工”已经走上工作岗位。它不仅能与客户实时交流，还能完成客户邀约、售后回访等任务，广泛应用于电信运营商、银行、汽车等行业。AI员工不用休息，工作效率高，但也有让企业担心的地方。

　　http://finance.sina.com.cn/jjxw/2026-11-02/doc-inixhsti0617325.shtml

4、微软AI首席执行官苏莱曼：研发具备意识的人工智能是鲁莽之举，不该开展这类研究。

　　微软AI首席执行官苏莱曼：研发具备意识的人工智能是鲁莽之举，不该开展这类研究。

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5、在自主可控的技术底座上持续创新（“咖”说科技）

　　从回答问题到执行任务，随着人工智能应用走向深入，更需要建立在自主可控、安全可信的技术底座之上。系统能否稳定运行，数据是否安全，判断是否有依据，出了问题能否追溯，决定了人工智能是否可以实现规模化价值创造。自主可控，解决的是技术发展的主动权问题。只有掌握关键核心技术，才能把发展的主动权牢牢掌握在自己手中。其中的关键，在于芯片、框架、模型和应用能够协同，使大模型训得出、用得稳、迭代快。近年来，国内产业界持续推进软硬件协同创新，已经实现基于国产算力的大模型全链路训练和推理。这说明，依托自主可控的技术底座，我国有条件构建具有国际竞争力的大模型体系。

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